[发明专利]模型数据处理方法及电子设备

权利要求书

1.一种模型数据处理方法，包括：

获取用于对命名实体识别模型进行训练的、无标签的命名实体第一语言训练样本；

根据所述命名实体第一语言训练样本对应的候选实体字段，进行所述候选实体字段的占位符替换操作，获得替换后的第一语言训练样本，并且，获得所述候选实体字段对应的第二语言实体字段；

获得替换后的第一语言训练样本对应的第二语言训练样本，并使用所述第二语言实体字段替换所述第二语言训练样本中占位符对应的字段，获得替换后的第二语言训练样本；

基于所述命名实体第一语言训练样本和所述替换后的第二语言训练样本，分别进行命名实体预测，获得预测结果；根据所述预测结果，对所述命名实体识别模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述预测结果，对所述命名实体识别模型进行训练，包括：

根据所述命名实体第一语言训练样本对应的预测结果、所述替换后的第二语言训练样本对应的预测结果、和预设的基于KL散度的第一损失函数，对所述命名实体识别模型进行训练。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述基于所述命名实体第一语言训练样本和所述替换后的第二语言训练样本，分别进行命名实体预测，获得预测结果，包括：

根据候选实体字段，确定所述命名实体第一语言训练样本中对应的单词和所述替换后的第二语言训练样本中对应的单词；

若对应的单词包括多个，则对多个所述单词的预测结果进行合并处理，获得对应的命名实体预测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对多个所述单词的预测结果进行合并处理，获得对应的命名实体预测结果，包括：

对多个所述单词的预测结果进行单词级别的实体概率相乘处理，获得对应的词组级别的实体概率；

或者，

对多个所述单词的预测结果进行单词级别的实体概率加和后取均值处理，获得对应的词组级别的实体概率。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对多个所述单词的预测结果进行合并处理，获得对应的命名实体预测结果，包括：

若多个所述单词的预测结果指示存在不同的实体类别，则将多个所述单词的预测结果标示为预设的异常类别结果，并获得所述异常类别结果对应的实体概率。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述命名实体第一语言训练样本对应的候选实体字段通过以下方式获得：

通过预先训练完成的实体字段识别模型，对所述无标签的命名实体第一语言训练样本进行实体字段识别，获得所述候选实体字段。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述获得所述候选实体字段对应的第二语言实体字段，包括：调用翻译模型对所述候选实体字段进行翻译，获得对应的第二语言实体字段；

和/或，

所述获得替换后的第一语言训练样本对应的第二语言训练样本，包括：调用翻译模型对所述替换后的第一语言训练样本进行翻译，获得对应的第二语言训练样本。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测结果为无监督训练条件的第一预测结果；所述方法还包括：将有标签的命名实体第三语言训练样本输入所述命名实体识别模型进行实体预测，获得对应的第二预测结果；所述根据所述预测结果，对所述命名实体识别模型进行训练，包括：根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，对所述命名实体识别模型进行训练。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述将有标签的命名实体第三语言训练样本输入所述命名实体识别模型进行实体预测，获得对应的第二预测结果，包括：

将当前命名实体第三语言训练样本分两次输入所述命名实体识别模型，并获得对应的两次命名实体预测结果。